| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 引言 | 第9-11页 |
| 1 文献综述 | 第11-32页 |
| ·换热网络综合问题 | 第11-12页 |
| ·换热器网络综合方法 | 第12-22页 |
| ·启发探试法(Heuristic Method) | 第13-17页 |
| ·数学规划法(Mathematical Programming) | 第17-20页 |
| ·人工智能法(Artificial Intelligence) | 第20-22页 |
| ·弹性换热网络综合问题 | 第22-24页 |
| ·换热器网络综合问题计算复杂性分析 | 第24-25页 |
| ·进化算法 | 第25-28页 |
| ·多流股换热器网络综合 | 第28-30页 |
| ·本论文的研究范围及组织结构 | 第30-32页 |
| 2 基于流股有效温位进行最小面积网络综合 | 第32-55页 |
| ·流股的有效温位—虚拟温度 | 第32-33页 |
| ·确定流股传热温差贡献值的方法 | 第33-38页 |
| ·考虑传热膜系数与单位传热面积费用的流股传热温差贡献值 | 第33-34页 |
| ·考虑等有效能损失的传热温差贡献值 | 第34-38页 |
| ·基于温-焓(T-H)图的垂直匹配法 | 第38-44页 |
| ·最小面积网络的影响因素 | 第38-41页 |
| ·基于虚拟温度在T-H图上垂直匹配综合换热器网络 | 第41-42页 |
| ·焓间隔内多流股换热器网络的匹配方法 | 第42-44页 |
| ·应用案例 | 第44-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 3 多流股换热器网络综合数学模型 | 第55-70页 |
| ·换热器网络建模问题 | 第55-58页 |
| ·换热器网络综合问题的数学描述 | 第55页 |
| ·换热器网络匹配结构的可能方案 | 第55-57页 |
| ·换热器网络综合数学模型的介绍 | 第57-58页 |
| ·多流股换热器网络(MSHEN)综合问题 | 第58-60页 |
| ·多流股换热器 | 第58-59页 |
| ·多流股换热器网络综合和双流股换热器网络综合复杂性比较 | 第59-60页 |
| ·多流股换热器的识别和合成规则 | 第60页 |
| ·多流股换热器网络综合模型 | 第60-68页 |
| ·多流股换热器网络综合问题 | 第60页 |
| ·多流股换热器网络综合的NLP模型 | 第60-68页 |
| ·关于多流股换热器网络综合NLP模型的分析 | 第68-69页 |
| ·小结 | 第69-70页 |
| 4 拟并行遗传／模拟退火算法及大规模多流股换热器网络的求解 | 第70-98页 |
| ·遗传算法 | 第70-74页 |
| ·遗传算法实现技术 | 第70-73页 |
| ·传统遗传算法的局限 | 第73-74页 |
| ·模拟退火算法 | 第74-77页 |
| ·模拟退火算法实现技术 | 第74-76页 |
| ·模拟退火算法求解连续全局优化问题的步骤 | 第76-77页 |
| ·拟并行遗传／模拟退火算法(PPGA／SA) | 第77-83页 |
| ·遗传参数的自适应选择 | 第77-78页 |
| ·小生境技术 | 第78-79页 |
| ·EC(Effective Crowding)算子 | 第79-80页 |
| ·OCX(Orthogonal Crossover)杂交算子 | 第80页 |
| ·与模拟退火算法的结合 | 第80-81页 |
| ·多种群并行进化机制 | 第81-82页 |
| ·PPGA／SA算法步骤 | 第82-83页 |
| ·用PPGA／SA求解多流股换热器网络综合问题 | 第83-89页 |
| ·初始可行解产生的策略 | 第85页 |
| ·遗传操作的实现 | 第85-87页 |
| ·约束条件的处理 | 第87-88页 |
| ·基于虚拟温度用遗传／模拟退火算法进行多流股换热器网络综合步骤 | 第88-89页 |
| ·计算实例 | 第89-98页 |
| 5 结论和展望 | 第98-100页 |
| ·结论 | 第98-99页 |
| ·展望 | 第99-100页 |
| 参考文献： | 第100-110页 |
| 攻读博士学位期间发表学术论文情况 | 第110-112页 |
| 创新点摘要 | 第112-113页 |
| 致谢 | 第113-114页 |
| 大连理工大学学位论文版权使用授权书 | 第114页 |
